文献类型：期刊文章

作　　者：肖君[1] 乔惠[2] 李雪娇[3]

XIAO Jun;QIAO Hui;LI Xuejiao(Shanghai Engineering Research Centre of Open Distance Education,Shanghai Open University, Shanghai 200433,China;China Eastern Technology Application Research and Development Center Co.ltd.,Shanghai 200131,China;Modern of Education Technology Center, East China University of Science and Technology,Shanghai 200237,China)

机构地区：[1]上海开放大学上海开放远程教育工程技术研究中心,上海200433 [2]东航技术应用研发中心有限公司,上海200131 [3]华东理工大学现代教育技术中心,上海200237

出　　处：《开放教育研究》

基　　金：全国教育科学“十三五”规划2016年度国家一般课题“大数据下在线学习用户画像的构建及其应用研究”(BCA160053)

年　　份：2019

卷　　号：25

期　　号：4

起止页码：111-120

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在线学习中,学习者特征不明、学习支持服务针对性不足、学生流失率高等问题是教学利益相关者关注的重点。大数据环境下在线学习者画像的构建对识别、分析学习者特征并据此提供针对性学习支持服务具有重要意义。本研究以开放学习分析架构为基础,从目标(Object)、数据(Data)、分析(Analysis)、服务(Service)四个角度提出“ODAS”开放学习分析概念模型,并设计了一套具体可行的、可操作的基于ODAS的在线学习者画像构建流程,包括画像构建目标、数据收集、标签分析、画像服务输出四个阶段,从而为学习者画像教学应用与评估提供方法。本研究进而以上海开放大学的在线学习者为对象,从学习者基本特征、在线学习行为和学习路径三个维度构建高风险学习者画像,开展画像标签分析。研究表明,学习者画像能反映高风险学习者的学习能力、行为表现、学习路径等特征,并具有教学情境性,能为针对性教学设计及在线学习支持服务设计提供数据支撑。

关 键 词：教育大数据  开放学习分析  在线学习者画像  精准支持服务  

分 类 号：G434[教育学类]